What is machine learning?

History of machine learning

Makine öğrenmesi, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesine ve bunları açıkça programlanmadan sonuçları tahmin etmek için kullanmasına yardımcı olan Yapay Zekanın ayrılmaz bir parçasıdır. Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerine açıkça programlanmadan verilerle “öğrenme” (örneğin, belirli bir görevdeki performansı aşamalı olarak iyileştirme) yeteneği vermek için istatistiksel teknikleri kullanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğrenmesi adı 1959’da, onu “bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir çalışma alanı” olarak tanımlayan Arthur Samuel tarafından icat edildi. Yapay zekada örüntü tanıma ve hesaplamalı öğrenme teorisi çalışmasından geliştirilmiştir.

Machine learning is a field of computer science that uses statistical techniques to give computer systems the ability to "learn" (e.g., progressively improve performance on a specific task) with data, without being explicitly programmed.

Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerine açıkça programlanmadan verilerle “öğrenme” (örneğin, belirli bir görevdeki performansı aşamalı olarak iyileştirme) yeteneği vermek için istatistiksel teknikleri kullanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğrenmesi, bilgisayar kullanımı yoluyla tahmin yapmaya da odaklanan hesaplama istatistikleriyle yakından ilgilidir. Alana yöntemler, teori ve uygulama alanları sağlayan matematiksel optimizasyon ile güçlü bağları vardır. Makine öğrenmesi, tıbbi teşhis, istenmeyen posta filtreleme, makine vizyonu, biyolojik sınıflandırma (yüz tanıma gibi), arama motorları ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır.

The name machine learning was coined in 1959 by Arthur Samuel.

Machine learning is a subfield of computer science that builds algorithms that allow computers to learn from data without being explicitly programmed. The name machine learning was coined in 1959 by Arthur Samuel.

“Makine öğrenmesi” teriminin artificial intelligence bağlamında birkaç farklı anlamı vardır. Böyle bir anlam, bir insan tarafından açıkça programlanmak yerine, büyük veri kümelerinde (tahmin modelleri dahil) otomatik olarak kalıpları keşfetme yeteneğine sahip bilgisayar programlarının geliştirilmesinde uzmanlaşmış, bilgi temsili ve akıl yürütmenin bir dalıdır.

Evolved from the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence.

Pattern recognition is the process of identifying repeated patterns in data. Computational learning theory is the study of how to learn and generalize from experience. Pattern recognition and computational learning theory are both part of artificial intelligence, which aims to develop devices that can perform tasks that normally require human intelligence.

The exploration of a range of algorithms has grown exponentially in the past couple of decades.

While machine learning has been around since the 1950s, it has enjoyed a renaissance in recent years. This is partly due to the increased availability and quality of data, which has spurred research into more accurate algorithms and models. But this also reflects fundamental improvements in how we understand data, such as by using probabilistic methods or Bayesian statistics to predict outcomes from complex systems. The exploration of a range of algorithms has grown exponentially in the past couple of decades.

Makine öğrenmesi algoritmalarının evrimi, kullanım durumları aracılığıyla görülebilir: artık ürün tavsiye sistemlerini geliştirmek için Amazon ve Netflix gibi şirketler tarafından kullanılıyorlar; AlphaGo Zero’yu (orijinal versiyonu Go’da profesyonel insan oyuncuları yenen bir sinir ağı) geliştiren Google Brain araştırmacıları tarafından; ABD ordusunun sürücüsüz arabalar veya insansız hava araçları gibi otonom araçlara yönelik DARPA programı tarafından bile; ve hatta Siri veya Alexa ile akıllı telefonunuzda!

Machine learning is employed in a range of computing tasks where designing and programming explicit algorithms with good performance is difficult or infeasible; example applications include email filtering, detection of network intruders or malicious insiders working towards a data breach, optical character recognition (OCR), learning to rank, and computer vision

Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed. Machine learning focuses on the development of computer programs that can access data, use it to learn, then make predictions or decisions based on this information.

Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerdeki kalıpları inceleyen bir tümevarım süreci aracılığıyla örnek girdilerden bir model oluşturur. Yeni veriler sağlandığında, model onunla ilgili özellikleri tahmin edebilir. Bu algoritmalar manuel yaklaşımlardan daha hızlı çalışır ve daha az girdi hazırlama süresi gerektirir.

Machine Learning is an integral part of Artificial Intelligence that helps computers learn from experience and use them to predict outcomes without being explicitly programmed to do so.

Machine learning is a branch of artificial intelligence that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. Machine learning algorithms build a model from existing data and then make predictions based on that model. The predictions are then reviewed by human beings, who correct any mistakes and confirm the accuracy of their predictions, feeding more data into the next iteration. This back-and-forth process continues until a machine reaches an acceptable level of accuracy--at which point it can be deployed as part of an automated system or process, such as in machine vision systems used for autonomous vehicles or facial recognition software used by law enforcement agencies.

Conclusion

Machine learning is an important part of artificial intelligence and allows computers to learn from experience. It is used by many companies to make their products smarter, more efficient, and easier to use.